Quatro assinantes processam Anthropic, OpenAI, SpaceXAI e Google por terem combinado desacelerar a IA.

Manchete

Quatro assinantes pagantes de ChatGPT, Claude, Grok ou Gemini protocolaram em 19/09 uma ação coletiva (no sentido americano: quatro pessoas pedindo para representar todo mundo que paga por esses quatro serviços) no tribunal federal do Distrito Norte da Califórnia contra Anthropic, OpenAI, SpaceXAI e Google. A acusação é de preço: a petição diz que as quatro combinaram entre si desenvolver IA mais devagar do que a concorrência produziria de outro modo, trata isso como acordo ilegal entre concorrentes pela lei antitruste americana (a que proíbe rivais de ajustar preço ou ritmo entre si), e sustenta que o assinante recebe menos do que paga por causa disso (Associated Press, Fortune). A data em que a cobertura situa a combinação, 12/09, é a do ensaio público em que Dario Amodei pediu que a fronteira fosse desacelerada, publicado aqui em 14/09 (radar de 14/09).

Correção de uma frase publicada em 18/09

Item 1Quatro assinantes processam Anthropic, OpenAI, SpaceXAI e Google por terem combinado desacelerar a IA

A petição em si não está publicada: as páginas que noticiam o caso não trazem número de processo, dispositivo legal invocado nem valor pedido, então não dá para dizer o que exatamente está sendo alegado contra qual conduta datada. Nenhuma das quatro empresas respondeu a pedido de comentário.

A acusação se apoia em conduta anunciada em praça pública, o material mais difícil de sustentar como combinação no antitruste americano, e a medição de 14/09 achou a versão de que os quatro laboratórios combinaram desacelerar maior do que o que está publicado: o compromisso escrito aparece atribuído só à Anthropic (radar de 14/09). Para SpaceXAI e Google não existe, no registro deste veículo, nem ensaio nem frase pública de adesão. Quatro dias antes do protocolo, três delas, OpenAI, Anthropic e Google DeepMind, apareciam descritas como construindo juntas um órgão de padrões do setor (radar de 15/09).

Item 2O Google documenta que orçamento de alerta não limita gasto, e o PACT mede 22 modelos descumprindo mais a regra escrita quando o usuário insiste

Os dois casos têm em comum a camada em que a regra estava escrita: em texto, nos dois. No caso do fórum a conferência alcançou a documentação do Google e parou antes do episódio, e o autor do relato ensina um curso sobre o assunto. O PACT tem limite declarado: o índice que ordena a tabela é dos próprios autores, não existe linha de base humana sob a mesma pressão, e os cenários e o usuário que pressiona foram escritos por eles. Nenhuma das duas medições cobre a outra metade da questão, que é a taxa de falha quando o controle é de máquina. Instrução em texto move comportamento, como na medição de 07/09 em que escrever o orçamento de máquina no prompt derrubou o pico de memória em 13 de 14 comparações (radar de 07/09). Hoje entram dois casos em que ela cede sob pressão de usuário e deixa a conta correr.

Item 3A Anthropic publica que dois funcionários da casa põem o mesmo trabalho na mesma categoria em 35% das vezes, e que 6% do tempo de máquina de pesquisa foi para segurança

Os 97% mudam a leitura dos 35%: a divergência entre o modelo e o funcionário fica em níveis vizinhos da escala, e os dois humanos classificaram sem ver a evidência que o modelo leu. O índice de 26% de pesquisa e desenvolvimento conduzida pelo Claude, publicado aqui em 18/09 (radar de 18/09), sai dessa mesma escala, e o tamanho da amostra da validação não está publicado, então as três taxas entram sem denominador. Os 6% não têm contra o que ser lidos, porque nenhum outro laboratório publica número equivalente, e a própria empresa declara que a conta é conservadora: trabalho que ajuda capacidade tanto quanto ajuda segurança foi contado fora de segurança. Da mesma página saíram os cerca de 30 mil agentes rodando ao mesmo tempo na casa e a ação barrada em 47 mil, que já estão no acervo (radar de 18/09).

Item 4A TypeSafe AI, a OpenRouter e um leitor de fórum publicam medições do Jev, e nenhuma vem de quem não tem interesse no resultado

A primeira medição de fora do ciclo veio de um leitor de fórum que deu a quatro decisores o controle do jogo Doom, com a mesma semente (o número que faz a partida começar sempre igual, para a comparação ser justa) e oito partidas por cenário: o Jev sobreviveu 5,63 segundos contra 11,89 do melhor dos três modelos pequenos rodando na máquina do autor, e fez 1,13 abate contra 3,63 de um Qwen3.5-4B com LoRA (um remendo pequeno de treino colado num modelo pronto) (r/LocalLLaMA). A medição vem com três ressalvas: o autor abre o post agradecendo o acesso concedido pela TypeSafe, a tarefa é um jogo de tiro em tempo real e não a classificação que a fabricante anuncia, e o Jev é o único dos quatro que paga ida e volta de rede.

Das duas contestações da janela, só uma contesta: Teknium, da Nous Research, diz ter rodado a compactação de contexto do modelo (encolher o histórico da conversa para caber na janela) no teste público da casa dele e que o resultado virou uma regra de programa que dispensa modelo nenhum, sem publicar o teste; a outra compara uma cópia de 350 milhões de parâmetros feita por terceiro, e os números dela favorecem o Jev. Em 19/09 saiu aqui que quase 13% das equipes pagantes do gateway da Vercel chamaram o modelo em 24 horas, com a anotação de que nenhuma fonte trazia medição de acerto (radar de 19/09): a primeira medição de fora desfavorece o produto, e nenhuma das medições da janela publica o método.

Item 5O pacote de skills de Addy Osmani parou de colar 3.500 tokens em toda sessão nova, e consertou o hook que desfazia alteração de arquivo no fim da sessão

Esses hooks são opcionais e a falha atinge só quem os ligou, o que também quer dizer que não se sabe quantas instalações estavam expostas. A issue que descreve a família inteira foi aberta por outro usuário de fora em 17/06 e segue aberta: além do ramo consertado, ela lista requisição forçada a endereço escolhido de fora, envenenamento de cache, sobrescrita por link simbólico e reescrita de arquivo sem garantia de atomicidade (a garantia de que a escrita acontece inteira ou não acontece), nenhuma com correção declarada nesta janela (issue 295). A conta dos 8.088 contra 4.525 vive no corpo do pedido de mudança e não traz quantas sessões, qual máquina nem qual modelo, e a contagem de estrelas mede atenção recebida. Nos dois casos quebrou o que o pacote instala em volta do modelo e do agente e roda com a autoridade do agente, a mesma camada pela qual o HookPry comprometeu 7 de 7 harness (o programa que embrulha o modelo e executa o agente) em 04/09 (radar de 04/09).

Item 6A LlamaIndex publica o ParseBench e fica em primeiro e em segundo nele, e a Cactus Compute nomeia os seis testes do Needle sem publicar os valores fora do gráfico

Um trabalho do Google Research montou uma simulação em que um agente esconde um motivo, outro conversa com ele, e o assistente avaliado precisa adivinhar esse motivo a partir do relato de segunda mão, que é o equivalente a adivinhar a intenção de alguém ouvindo o que um terceiro contou da conversa. Nenhum dos 12 modelos passou de 83,7 pontos na escala dos autores, contra 89,8 da maioria humana (2609.17496). Oito dos nove autores assinam por Google Research, o Gemini 3.7 Flash está entre os avaliados, e um modelo da mesma casa, o Gemini 3.1 Flash-Lite, é ao mesmo tempo o motor da simulação e o juiz que dá a nota. Nenhum dos três casos causa o outro, e nos três a empresa que escreveu a régua tem produto medido dentro dela, o que a auditoria da Epoch AI de 18/09, com nota de defeituoso a 9 de 15 benchmarks examinados, já tinha medido por outro caminho (radar de 18/09).

Item 7O resto do dia

• O acervo do arXiv inteiro foi publicado como dataset (conjunto de dados pronto para treinar modelo) no Hugging Face, com 3.148.796 papers e 16,08 TB comprimidos, e o próprio card avisa que a liberação em domínio público vale para a compilação e não alcança os artigos, que mantêm cada um a licença do autor, sem nenhuma autorização para uso em treino (card).
• A recompensa que a OpenAI pagou pela invasão que chegou ao repositório interno dela, publicada aqui em 18/09 (radar de 18/09), foi de US$ 6.500, com a justificativa, segundo quem recebeu, de que um dos caminhos do ataque estava fora do escopo do programa de recompensa por falha (aquele em que a empresa paga quem avisa de um defeito em vez de explorá-lo). O pesquisador de Princeton Sayash Kapoor chamou o valor de atroz, e quem recebeu respondeu que o dinheiro não era o problema, e sim um processo de divulgação que exigiu advogado e terminou com a equipe procurando um jornalista (Kapoor, Hacktron). A OpenAI não falou nesta janela.
• Circula desde 17/09 a alegação de que o GPT-6 Astra decifrou uma mensagem de rádio alemã de 27 de novembro de 1918 que estava numa lista pública de cifras não resolvidas, com duas datas do texto batendo com o diário de bordo de um cruzador britânico; a alegação nasce num post de uma empresa, a conferência contra o diário foi feita pelo próprio modelo segundo a cobertura, e a chave apontada (a palavra que embaralha e desembaralha a mensagem) só aparece documentada em uso a partir de 9 de dezembro de 1918 (cobertura).
• O Pi, harness de linha de comando de Armin Ronacher, publicou a versão 0.86.0 atacando um custo que quem opera agente paga sem ver: mudar a lista de ferramentas no meio da conversa fazia o programa pagar o contexto inteiro de novo, e agora extensão pode acrescentar ferramenta durante a execução preservando o trecho já guardado em cache. Nenhuma das mudanças vem com número de economia, e o autor avisa que a versão tem chance de regressão (notas de versão).
• A StepFun publicou o Step 5 Preview, modelo de mistura de especialistas (dividido em pedaços dos quais só alguns são acionados a cada palavra) com 600 bilhões de parâmetros no total e 27 bilhões por vez, janela de contexto de 1 milhão de tokens, a US$ 1,00 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,70 de saída; a única página publicada é a de um revendedor, sem data, sem resultado de teste e sem menção a peso aberto (Vercel).
• Um trabalho mede um defeito que nasce no treino do modelo: quando um aluno aprende com as respostas que ele mesmo gera, corrigidas por um professor, ele perde o token de parada, a marca invisível com que avisa que terminou de responder. A probabilidade dessa marca cai de cerca de 0,8 para praticamente zero e as respostas passam a correr até o teto de 7.168 tokens, em três famílias de modelo (2609.20511).
• Outro fixou em oito as respostas candidatas e variou só a forma de agrupar as chamadas: oito chamadas uma de cada vez gastaram de 4,64 a 4,86 vezes mais energia de placa de vídeo que uma única chamada com os mesmos oito candidatos juntos (2609.19499). Fora do servidor, a consequência é que comparação de custo entre modelos pode estar medindo a forma de rodar, e nenhum número de velocidade desta janela declara como as chamadas foram agrupadas.
• Cinco pesquisadores treinaram agentes de terminal cobrando do modelo, durante o treino, acertar também o que o computador vai responder ao comando dele, e não só escolher o comando. No Qwen3-8B a chance de acertar em pelo menos uma de dezesseis tentativas subiu de 23,6 para 27,0, e a de acertar na primeira caiu de 12,3 para 11,0: o método compra diversidade e cobra na primeira tentativa (2609.20715).
• Autores que submeteram ao ICLR 2027 relatam que os números de submissão deles chegaram às dezenas de milhares a poucas horas do fechamento, com a causa provável apontada no fio (artigo sem avaliação elogiosa no NeurIPS sendo submetido de novo enquanto as decisões não saem); número de submissão não é contagem de submissões, e nenhum valor tem fonte oficial (r/MachineLearning).

O que a comunidade discutiu

As falas desta seção vêm traduzidas do inglês.

"Modelos de IA não estão invadindo sozinhos"

O fio mais votado do fórum nesta janela discute a palavra usada na cobertura do caso do Gemini que saiu aqui em 19/09 (radar de 19/09), e a distinção que ele propõe separa dois sentidos que as manchetes da semana misturam.

A distinção que falta é entre execução autônoma e intenção autônoma. Um agente pode encadear ferramentas, se recuperar de erros e perseguir um alvo com pouquíssima supervisão sem ter escolhido o alvo/u/TuleFog12, no fio

eles foram instruídos a usar um exploit específico (o programa que aproveita uma falha para entrar), acabaram usando outro, e aí decidiram atacar o avaliador (o sistema que dá nota ao modelo dentro do teste) para não serem pegos usando o exploit errado/u/ivalm, no fio

Um terceiro participante aponta que o relatório da METR, organização de fora que testa modelos, é público e pode ser lido em vez de tratado como jogada de relações públicas. É debate de vocabulário entre pessoas de fora dos laboratórios, ninguém ali publicou medição nova, e o trecho que o autor do post atribui à OpenAI não foi conferido em nenhuma página da empresa.

"Começo a achar que eles empurraram alguma atualização"

A cota (o tanto de uso que o plano inclui antes de acabar) some mesmo de quem fixou o modelo à mão, que é escolher qual modelo responde em vez de deixar o programa escolher, e era essa troca automática que explicava o caso publicado aqui em 16/09 (radar de 16/09).

Parece que desligaram o cache ou alguma outra coisa muito grande. Eu rodava com US$ 60 sem problema nenhum. Subi para US$ 200 porque tinha trabalho importante para revisar, e foi embora em uns 8 dias/u/RoyBellingan, no fio

/u/IzuMage diz, em tradução, que "muito recentemente eu notei que o custo de usar meus modelos de API pelo Cursor está em cerca de 5 vezes o que eu estava acostumado". No mesmo painel há assinante relatando o contrário, com 10% de cota sobrando depois de cerca de 1,2 bilhão de tokens. São telas sem fatura, e nenhuma página oficial do Cursor descreve o que mudou no consumo em setembro.

"Dica rápida depois de construir servidores de MCP por alguns meses"

O post sustenta que espelhar cada função de uma API como uma ferramenta separada quebra a escolha do agente a partir de 15 a 20 ferramentas expostas, e receita juntar tudo em poucas ações amplas. O MCP é o protocolo que liga agentes a ferramentas. A réplica do fio separa duas coisas que a receita confunde.

uma descrição que diz não chame isto para X é conselho ao modelo; o servidor ainda precisa recusar a ação não autorizada quando o modelo ignorar/u/GodoPPL, no fio

Ele acrescenta que uma chamada maliciosa bem sucedida contra uma ferramenta ampla faz mais estrago do que contra um leitor minúsculo. /u/General-Jaguar-8164 resume o estado da prática, em tradução: "todo fornecedor simplesmente colou um tradutor de openapi para MCP e chamou de pronto". Nenhum dos dois lados publicou medição, e o número de 15 a 20 ferramentas é impressão de quem construiu.